典型文献
基于残差分布定权的M估计球形点云拟合方法
文献摘要：
针对传统最小二乘法拟合球形目标抗差能力弱的问题,提出了基于统计滤波的M估计球形目标点云拟合方法.首先引入统计滤波剔除空间分布稀疏且不均匀的噪声点,结合最小二乘算法建立M估计球形目标拟合模型;然后根据球形目标扫描点云及其误差分布特征,设计了与待求参数相互依赖的权函数,提高剔除目标点云中系统性误差和粗差能力.最后结合等距离间隔条件下扫描球形目标实验数据,分别采用本文方法、最小中值方差一致性估计算法(Least Median of Squares,LMedS)以及最小二乘算法进行拟合处理与结果分析.结果表明,提出的基于残差分布定权的M估计球形目标点云拟合方法得到的球形目标误差较LMedS算法减小21.1％,较最小二乘拟合算法减小48.1％,本文方法具有更好的抗差能力.
文献关键词：
三维激光扫描;统计滤波;残差分布定权;M估计;球形目标点云拟合
中图分类号：
作者姓名：
刘存泰;郑德华;王浩;程宇翔;胡创
作者机构：
河海大学地球科学与工程学院,江苏南京210098
文献出处：
引用格式：
[1]刘存泰;郑德华;王浩;程宇翔;胡创-.基于残差分布定权的M估计球形点云拟合方法)[J].工程地球物理学报,2022(06):893-900
A类：
残差分布定权,球形目标点云拟合,LMedS
B类：
拟合方法,最小二乘法拟合,抗差,统计滤波,入统,噪声点,最小二乘算法,拟合模型,扫描点云,误差分布,相互依赖,权函数,云中,粗差,等距,离间,中值,估计算法,Least,Median,Squares,最小二乘拟合算法,三维激光扫描
AB值：
0.271536
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